In Breve
- Quali sono i principali costi associati all'adozione dell'IA nelle imprese?
- I costi principali includono il consumo di token, la potenza di calcolo e le risorse cloud.
- Come possono le aziende ottimizzare i costi dell'IA?
- Le aziende possono ottimizzare i costi selezionando modelli adatti, riducendo consumi non necessari e adottando alternative meno costose.
- Qual è l'importanza della visibilità sui costi dell'IA?
- La visibilità sui costi è fondamentale per evitare decisioni finanziarie errate e per ottimizzare l'uso delle risorse.
L’adozione dell’intelligenza artificiale (IA) nelle imprese è in forte crescita, ma con essa emergono preoccupazioni riguardo ai costi imprevisti e alla scarsa visibilità sui consumi. Mentre le organizzazioni integrano capacità AI in applicazioni quotidiane e sviluppano agenti e workflow personalizzati, si trovano a fronteggiare fatture elevate dovute a vari fattori, tra cui il consumo di token, la potenza di calcolo, le piattaforme dati, le risorse cloud e i tentativi falliti che richiedono ulteriori risorse.
Questa situazione ricorda l’esperienza dell’adozione del cloud, dove servizi lanciati rapidamente senza adeguata governance hanno portato a spese fuori controllo. L’intelligenza artificiale amplifica questa sfida poiché non è limitata a un singolo reparto, ma si estende a diverse aree aziendali, inclusi marketing, vendite, prodotto e sviluppo.
Un altro aspetto preoccupante è la crescente domanda di token, che si prevede aumenterà significativamente entro il 2030, rendendo i token l’unità elementare di spesa nell’attuale «economia dell’inferenza». Per evitare decisioni finanziarie errate, come i tagli di personale giustificati da risparmi presunti, le aziende devono prima acquisire visibilità su quali modelli, agenti e applicazioni consumano risorse e dove si concentrano i costi.
Solo con una chiara comprensione della spesa è possibile ottimizzare i costi: le aziende possono selezionare modelli più adatti ai singoli casi d’uso, ridurre consumi non necessari, adottare alternative meno costose o identificare utenti o carichi di lavoro responsabili di gran parte della spesa. Le organizzazioni che valuteranno con rigore i costi e i ritorni dell’IA saranno in grado di prendere decisioni più informate su dove l’IA genera valore misurabile e dove non conviene impiegarla.
